Modelul demonstrează similitudini în modul în care studiază oamenii și insectele

Modelul de calcul demonstrează similaritatea în cunoașterea împrejurimilor oamenilor și insectelor.

Potrivit unui nou studiu de la Universitatea din Sussex, care arată cum oamenii pot folosi dopamina pentru a studia în mod similar, chiar și o muscă de fructe umilă necesită o doză de hormon fericit.

Experții în informatică de la Universitatea din Sussex au dezvoltat un nou model de calcul care demonstrează căutarea pe termen lung a studierii insectelor și mamiferelor. Relațiile cu natura.

Cum a susținut anatomia și fiziologia creierului țânțar de fructe studiul ipotezei Reward Prediction Error (RPE), inclusiv datele anatomice și funcționale din experimentele recente ale dr. James Bennett și colegii săi.

Modelul corpului ciupercilor insectelor

Schema modelului VS. Unitatea este marcată cu o culoare în funcție de tipul de celulă. Credit: Universitatea din Sussex

Modelul de calcul arată cum neuronii dopaminei din creierul unei muște de fructe, numit corp fungic, pot produce semnale similare cu neuronii dopaminici la mamifere și modul în care aceste semnale dopaminice pot fi studiate în mod fiabil.

Potrivit academicienilor, determinarea dacă țânțarii folosesc erori predictive pentru studiu ar putea duce la cercetări umane, care ar permite cercetătorilor să înlocuiască animalele care învață cu specii simple de insecte pentru studii viitoare.

Prin deschiderea de noi posibilități pentru studierea mecanismelor neuronale de învățare, cercetătorii speră că acest model îi va ajuta să dobândească o înțelegere mai profundă a problemelor de sănătate mintală, cum ar fi depresia sau dependența, susținute de ipoteza RPE.

Dr. Bennett, cercetător la Școala de Inginerie și Informatică a Universității din Sussex, a spus: „Folosind modelul nostru de calcul, am arătat că datele din experimentele cu insecte nu contravin ipotezei RPE.

“Construirea de punți între studii privind insectele și mamiferele folosind instrumentele genetice puternice disponibile pentru a efectua experimente pe insecte și dimensiunea mai mică a creierului lor, înțelegând activitatea creierului și bolile la mamifere, inclusiv la oameni. Poate crea oportunități pentru.”

Înțelegerea modului în care mamiferele învață din cauza ipotezei RPE înseamnă că amintirile asociative sunt studiate proporțional cu cât sunt inexacte.

Ipoteza a făcut pași mari în interpretarea datelor experimentale din studiile la mamifere și a fost aplicată pe scară largă la luarea deciziilor și la boli precum bolile mintale, dependența și depresia. Cu toate acestea, oamenii de știință s-au confruntat cu dificultăți în aplicarea ipotezei la studiul insectelor din cauza rezultatelor conflictuale din diferite experimente.

O echipă de cercetători de la Universitatea din Sussex a dezvoltat un model de calcul care arată cum pot fi studiate caracteristicile de bază ale anatomiei și fiziologiei corpului fungic prin ipoteza RPE.

Acest model simulează simplificarea corpului fungic, inclusiv diferitele tipuri de neuroni și conexiunile dintre aceștia, și modul în care acești neuroni ajută la studierea activității și influențează deciziile care zboară atunci când sunt acordate anumite alegeri.

Folosind modelul lor pentru a explora în continuare învățarea în creierul zburător, echipa de cercetare a făcut cinci noi predicții despre efectele diferiților neuroni din corpul fungic asupra învățării și luării deciziilor, sperând să dezvolte viitoare lucrări experimentale.

Dr. Bennett a spus, „Deși au fost create alte modele ale corpului fungic, din cunoștințele noastre nu a inclus încă legăturile dintre neuronii dopaminici și alte seturi de neuroni. Când prima este conținutul de zahăr din alimente, aceste legături permite compararea prezenței zahărului estimat cu zahărul acceptat, permițând predicții mai precise și studiul comportamentelor adecvate pentru a căuta zahăr.

“Modelul poate explica numeroasele comportamente pe care muștele fructelor le prezintă atunci când activitatea anumitor neuroni din creier este afectată sau activată artificial în experimente. De asemenea, sugerăm conexiuni între neuronii dopaminici și alți neuroni din corpul fungic. Ei nu au fost încă înregistrat în experimente, dar va ajuta la explicarea datelor și mai experimentale. “

Thomas Nowotney, profesor de informatică la Universitatea din Sussex, a declarat: „Modelul combină teoria învățării și cunoștințele experimentale într-un mod care ne permite să ne gândim în mod curent la modul în care funcționează de fapt creierul țânțarilor. Rezultatele arată că învățarea cum să înveți la muștele obișnuite poate fi mai asemănătoare decât am crezut anterior. ”

Referință: 7 mai 2021, Relațiile cu natura.
DOI: 10.1038 / s41467-021-22592-4

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Inginerii dezvoltă o nouă tehnologie de tratare a apei care ar putea ajuta și exploratorii Marte

Un catalizator care distruge percloratul din apă poate curăța solul marțian. O echipă condusă de ingineri de la Universitatea din California Riverside a dezvoltat un...

Dezechilibrul energetic al Pământului s-a dublat

Faceți clic pe imaginea pentru a anima: Comparația estimărilor anuale suprapuse la intervale de 6 luni ale fluxului anual net de energie în atmosfera...

Modul în care celulele folosesc „pungile pentru gunoi” pentru a-și transporta deșeurile de reciclare

Descoperirile pot avea implicații importante pentru înțelegerea bolilor legate de vârstă. Oamenii de știință de la Sanford Burnham Prebys au obținut o perspectivă mai profundă...

Cercetătorii iau distribuția cheii cuantice din laborator

Dovezile pe teren arată că simpla funcționare a sistemului DCC cu rețeaua de telecomunicații existentă în Italia. Într-un nou studiu, cercetătorii au demonstrat un sistem...

Știința simplificată: ce sunt rețelele cuantice?

din Departamentul Energiei din SUA 17 iunie 2021 Părțile interesate din guvern, laboratoare naționale, universități și industrie s-au alăturat DOE Internet Quantum Project Workshop pentru a...

Newsletter

Subscribe to stay updated.